关键外卖:
- 从问题开始： 从识别痛点开始，而不是从解决方案开始.
- 专注于数据发现： 仔细编译和检查数据，以确保解决方案是基于对问题的清晰理解.
- 将过程视为迭代的： 当新的见解浮出水面时，要乐于改变和适应，从而让自己变得更好 长期的结果.
从数据到行动：为什么从正确的问题开始比解决方案更重要
您的公司是否准备好从解决方案优先的思维转变为数据驱动的方法，从而导致有意义的行动? 在每次会议上, 策略的讨论, 和董事会, 个人努力以数据为导向, 但在大多数情况下, 他们无法将数据转化为行动. 数据与行动的关系是什么? 更重要的是，它不是什么? 无论是最新的人工智能工具, 一个新的仪表板, 或者数据仓库, 我们总是从脑海中已有的解决方案开始，而不是首先提出正确的问题来构建困境.
解决方案的谬误——首先思考
使用解决方案启动数据到操作过程是最常发生的错误之一. 无论是“我们需要人工智能”还是“我们需要一个新的应用程序”,对技术的强调有时出现在对当前问题的透彻理解之前. 这种解决方案优先的方法可能导致资源浪费, 挫折, 未能达到预期的结果.
想想你有多频繁地听到别人说, “我们需要一个仪表盘，这样我们就可以点击浏览一堆东西,，结果却发现仪表盘制作出来后几乎没人用过. 另外, 公司将在数据仓库上花费大量的时间和金钱来存储他们的数据 data永远不要再看它一眼. 这些插图显示了在没有充分了解背景或问题的情况下直接采取行动的风险.
正确的道路：困境、数据发现和行动
采取行动的正确信息不是从一个解决方案开始，而是从一个困境开始. dilemma是指必须回答的问题或问题. 它构成了整个过程的基础，并为接下来的一切做准备.
首先：找出问题所在
从数据到行动过程的起点造成了一个困境. 问自己，而不是假设，真正的痛点是什么? 谁是你的听众？? 存在着多么大的可能性和限制啊? 如果有人说：我们需要人工智能，例如，答案应该是“我们为什么需要人工智能？? 我们要解决的是什么问题?”
专注于困难可以帮助你确定需要关注的实际问题，并创建明确的目标和预期结果. 这一阶段还需要发现具有创造力的组织冠军，他们可以推动这一过程.
第二：数据发现
数据发现是在痛点被发现之后. 这包括汇编可测量的数据和准确反映情况的见解. 数据发现是从可访问的数据中研究、清理和提取有用的见解. 尽管它应该足以指导决策, 重要的是要记住，数据可能并不总是完美地反映现实.
除了数字, 数据发现包括其他现实捕获，如对话, 经历, 艺术, 还有其他信息. 这种无所不包的方法有助于企业在进入下一步之前对环境有更全面的了解.
第三:行动
只有在仔细调查了问题和事实之后，你才应该进入行动阶段. 在这里，你要陈述你的故事——一种将见解与可操作的后续步骤联系起来的叙述. 叙述 可以开发为电子邮件、聊天、演示文稿，或者可能是仪表板. 不管是什么风格, 叙述应该简洁地突出问题, 提供循证分析, 列出可行的目标.
Remember that the narrative is a conversation st艺术er; it is not the end. 良好的从数据到行动的战略会产生对话，从而产生决策、计划和实际行动. 这是一个反复的过程，对第一步的评论可能会让你重新审视事实或磨练最初的问题.
为什么解决方案优先思维会失败?
以解决方案开始有时会导致确认偏误, 使用问题和数据发现阶段来证明预先确定的答案是合理的. 因为真正的问题从来没有被正确地识别或处理, 这种直觉驱动的方法可能会提供不匹配的结果.
如果你得出结论, 例如, 在知道问题之前，人工智能就是答案, 您可能会发现自己使用的技术要么会加剧实际问题，要么会产生新的问题. The same is true of other technologies or initiatives; without a clear awareness of the problem, 解决方案可能并不合适.
建立信任
建立信任和认同对于数据到行动的过程至关重要. 尤其是在进退两难的阶段，这是至关重要的. 人们必须相信他们的意见得到承认，他们的参与是有价值的. 让利益相关者参与问题的定义和数据探索，可以增加他们支持最终结果的可能性.
采用适应性
从数据到行动的过程是迭代的，而不是线性的. 您可能会发现当前的数据不足, 或者，新的数据揭示了另一种问题. 这种过程的适应性是优点而不是缺点. 它使你能够改变和改进你的策略，产生更好、更有力的行动.
提出正确的问题可以增强数据洞察力
一个好的 从数据到行动 系统依赖于在前端提出正确的问题. 从问题开始，仔细研究事实，可以帮助你建立一个需要有意义的行动的叙述. 这种方法保证你的活动是基于事实的，并且有更多的机会提供预期的结果.
目标是从对问题的了解中有条不紊地前进, 通过数据发现, 有可操作的见解，推动实际的转变，而不是急于寻求答案. 你可以通过专注于导致决策的叙述来让数据变得有意义, 讨论, 和计划.
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内容由LBMC首席数据和人工智能策略师Charlie Apigian提供. 可以联系到他 查理.apigian@400online.net.